Usecase

配合AIによるR&Dの加速/新規商品

商品の研究開発における各種原材料の配合は経験や勘に頼っている部分が大きい
求める物性値の入力に対して最適な原材料の組み合わせを提示するAIを開発
今まで想像し得なかった新しい配合の組み合わせや、安価な組み合わせによる美味な配合が可能に

消費財

研究開発

売上増

コスト削減

最適化

コンサルティング

［ DXの課題］

市場ニーズの移り変わりは年々加速化しており、合わせてR&D及び市場への新商品のローンチも加速していく必要がある。

一方、原材料の組み合わせを様々な角度で検証しつつ求める物性値を実現できる人材の育成には通常数年～数10年を要し、採用市場における即戦力の確保も困難である。

［ exaBaseを活用した解決策］

消費者のニーズにこたえる物性値（乳脂肪分、保形性、におい、など）を数値化し、その物性値を実現し得る原材料の組み合わせを過去の処方結果からデータベースとして構築。

構築したデータをもとに、求める物性値を実現する原材料の組み合わせをレコメンドするAIを開発。併せてデータ化した原材料費を用いてコスト面での条件付けを行い、安価で実現可能な原材料の組み合わせを出力することも可能。